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本发明提供一种基于LSTM神经网络的FY4A/4B云覆盖率反演方法及系统，涉及光学定量遥感领域。该方法，包括将对地观测样本数据分为全云、部分云和晴空三种类型，并建立历史数据集A；将部分云类型的数据分离出来，并建立历史数据集B；建立基于LSTM神经网络的天空分类模型A；建立基于LSTM神经网络的云量反演模型B；对基于LSTM神经网络的天空分类模型A和基于LSTM神经网络的云量反演模型B分别进行检验并统计结果；完成实时的FY‑4A/4BAGRI一级观测数据对视场类型的分类，对视场类型中的部分云视场
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117874527A
(43)申请公布日2024.04.12
(21)申请号202410271393.3G06N3/048(2023.01)
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